Ispravljanje pogreške nevažećeg identifikatora modela AWS Bedrock Runtime s Python Boto3

Rješavanje problema s identifikatorom modela u AWS Bedrock Runtimeu

Kada koriste AWS Bedrock Runtime s boto3 u Pythonu, programeri ponekad mogu naići na pogreške povezane s identifikatorima modela. Jedna takva greška je ValidationException, koji posebno naglašava problem s navedenim identifikatorom modela. Ovaj problem može biti frustrirajući, posebno kada radite s velikim jezičnim modelima za zaključivanje.

Ovaj će članak istražiti uobičajene uzroke pogreške "Invalid Model Identifier" i pružiti rješenje koje će vam pomoći da je riješite. Razdvojit ćemo moguća područja pogrešne konfiguracije i voditi vas kroz korake za rješavanje problema.

Za glatku interakciju s Bedrock Runtimeom ključno je osigurati da je ID modela točan. Pogreške pri upisu, nepodržani modeli ili netočni API pozivi mogu dovesti do pogreške nevažećeg identifikatora modela, što može odgoditi razvoj.

Provjerom određenih parametara kao što su regija, ID modela i AWS vjerodajnice, moći ćete točno odrediti i ispraviti problem. Ovaj će vam vodič pomoći da bolje razumijete kako konfigurirati i riješiti probleme s AWS Bedrock Runtimeom kako biste izbjegli ove pogreške pri provjeri valjanosti.

Razumijevanje rješenja za nevažeći identifikator modela u AWS Bedrock

Dostavljena skripta ima za cilj riješiti uobičajeni problem primanja a ValidationException zbog nevažećeg identifikatora modela prilikom korištenja AWS Bedrock Runtime s Boto3 u Pythonu. Središnja ideja je potvrditi identifikator modela prije slanja zahtjeva servisu AWS Bedrock. Implementacijom prilagođene funkcije tzv potvrdi_id_modela, skripta provjerava postoji li ID modela na unaprijed definiranom popisu valjanih modela. Ako identifikator modela nije na ovom popisu, pokreće a ValueError, sprječavajući slanje nevaljanog zahtjeva. Time se osigurava da kod učinkovito obrađuje netočne ID-ove modela.

Još jedan važan aspekt skripte je njeno strukturirano rukovanje pogreškama pomoću pokušaj...osim blokirati. Ovaj blok bilježi dvije vrste pogrešaka: ValueError koju pokreće funkcija provjere valjanosti i ClientError u slučaju da interakcija s AWS API-jem ne uspije. Hvatajući ove pogreške, skripta bilježi odgovarajuće poruke kako bi pomogla razvojnom programeru da shvati leži li problem u ID-u modela ili AWS API zahtjevu. Ova razina rukovanja pogreškama osigurava da je kod robustan i sprječava neočekivane padove tijekom izvođenja.

U drugoj skripti, navedeni jedinični testovi osiguravaju da logika provjere radi ispravno. Korištenje Pythona jedinični test Framework omogućuje strukturirano testiranje validacije ID-a modela i simulacije API poziva. The zakrpa naredba iz unittest.mock biblioteka zamjenjuje stvarni API poziv lažnim objektom, omogućujući izvođenje testova bez ovisnosti o stvarnim AWS uslugama. To je ključno za izdvajanje funkcionalnosti koda i provjeru ponaša li se logika očekivano u različitim scenarijima, kao što su važeći i nevažeći ID-ovi modela.

Nadalje, testovi koriste assertRaises kako biste provjerili pokreću li se odgovarajuće iznimke kada se navede nevažeći ID modela. Kombinacija jediničnih testova i lažnih objekata osigurava provjeru valjanosti svakog dijela skripte. Ovaj pristup testiranju posebno je koristan za izbjegavanje pogrešaka u proizvodnim okruženjima, gdje bi izravna interakcija s AWS-om mogla izazvati nepotrebne troškove ili kašnjenja ako identifikator modela nije točan. Ove sveobuhvatne metode čine skriptu ponovno upotrebljivom, pouzdanom i optimiziranom za zaključivanje bez pogrešaka pomoću AWS Bedrock Runtime.

import boto3
import json
from botocore.exceptions import ClientError
# AWS credentials and region setup
aws_access_key_id = 'your_access_key'
aws_secret_access_key = 'your_secret_key'
client = boto3.client('bedrock-runtime', region_name='us-east-1', aws_access_key_id=aws_access_key_id, aws_secret_access_key=aws_secret_access_key)
# Function to validate model identifier
def validate_model_id(model_id):
    valid_models = ['meta.llama3-2-11b-instruct-v1', 'other.valid.model-ids']
    if model_id not in valid_models:
        raise ValueError("Invalid model identifier.")
# Configuration and inference request
config = {
    "inferenceConfig": {
        "maxTokens": 512,
        "temperature": 0.5,
        "topP": 0.9
    },
    "messages": [{
        "content": [{"text": "How are you?"}],
        "role": "user"
    }]
}
# Validating model ID before request
model_id = 'meta.llama3-2-11b-instruct-v1'
try:
    validate_model_id(model_id)
    response = client.converse(inferenceConfig=config['inferenceConfig'], messages=config['messages'], modelId=model_id)
    print(response)
except ValueError as e:
    print(f"Error: {e}")
except ClientError as e:
    print(f"AWS Error: {e}")

import unittest
from unittest.mock import patch, MagicMock
# Function to test the validation of model ID
class TestModelIdValidation(unittest.TestCase):
    def test_valid_model_id(self):
        try:
            validate_model_id('meta.llama3-2-11b-instruct-v1')
        except ValueError:
            self.fail("Validation raised ValueError unexpectedly!")
    def test_invalid_model_id(self):
        with self.assertRaises(ValueError):
            validate_model_id('invalid.model-id')
    @patch('boto3.client')
    def test_converse_api_call(self, mock_boto):
        mock_client = MagicMock()
        mock_boto.return_value = mock_client
        model_id = 'meta.llama3-2-11b-instruct-v1'
        validate_model_id(model_id)
        mock_client.converse.return_value = {"response": "success"}
        response = mock_client.converse(inferenceConfig=config['inferenceConfig'], messages=config['messages'], modelId=model_id)
        self.assertEqual(response["response"], "success")
if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

Rješavanje problema s pogreškama identifikatora modela u AWS Bedrock Runtimeu

Kada radite s AWS Bedrock Runtime za izvođenje zaključaka pomoću jezičnih modela, navedeni identifikator modela igra ključnu ulogu u osiguravanju ispravnog funkcioniranja sustava. Netočan ID modela, kao što je tipfeler ili nepodržani identifikator, može dovesti do ValidationException greška. Jedan važan aspekt je osiguravanje da je identifikator modela ažuriran s dokumentacijom AWS Bedrocka, budući da noviji modeli mogu biti podržani, a stariji mogu biti zastarjeli.

Drugo razmatranje je konfiguracija regije. AWS usluge poput Bedrocka rade unutar određenih regija, a korištenje ID-a modela u regiji u kojoj nije podržan izazvat će pogrešku. Programeri moraju osigurati da odabrani model bude dostupan u regiji u kojoj rade, budući da regije mogu imati različite ponude modela na temelju lokalne potražnje i dostupnosti resursa.

Osim toga, bitna je pravilna provjera valjanosti unosa u skripti. Konfiguracija parametara kao što su inferenceConfig treba provjeriti ispravnost. Ovo osigurava ne samo da je identifikator modela važeći, već i da su parametri kao što su maksimalni tokeni i temperatura unutar prihvatljivog raspona koji je odredio AWS Bedrock. Slijedeći najbolje prakse, kao što je definiranje funkcija za višekratnu upotrebu za provjeru valjanosti unosa, možete spriječiti pogrešne konfiguracije koje bi inače rezultirale pogreškama tijekom izvođenja.